南京航空航天大学学报

作者：胡彬

单位：南通大学信息科学技术学院， 南通， 226019;南通先进通信技术研究院， 南通， 226019；,南通大学信息科学技术学院， 南通， 226019；,南通大学交通学院， 南通， 226019；,南通大学电气工程学院， 南通， 226019；

关键词：行人再识别;时空特征;迁移学习;度量学习

基金：江苏省教育厅自然科学基金 16KJB520037;江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室创新基金 30916014107江苏省教育厅自然科学基金（16KJB520037）资助项目；江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室创新基金（30916014107）资助项目。

行人再识别是指在无交叉区域的多摄像机视频监控系统中, 匹配不同摄像机中的相同行人目标。本文提出了一种基于视频的行人再识别方法，用HOG3D来描述一组视频的时空特征，在训练集上用预训练的DenseNet来微调模型参数，利用迁移学习得到的模型来提取视频中行人的表观特征，融合两种特征来描述视频序列中的行人。最后将融合的高维特征降维，并用度量学习方法计算行人对之间的距离。本文在PRID 2011和iLIDS-VID这两个视频数据集上进行了使用，实验结果表明本文的方法取得了较高的累积匹配得分。

来源：2019年第5期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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